RankED: Addressing Imbalance and Uncertainty in Edge Detection Using Ranking-based Losses

المفاهيم الأساسية

RankED proposes a unified ranking-based approach to address the imbalance and uncertainty problems in edge detection, outperforming previous studies on various datasets.

الملخص

1. Introduction
   • Edge detection is crucial in Computer Vision.
   • Imbalance and uncertainty in edge data hinder machine learning models.
2. RankED Approach
   • RankED addresses imbalance and uncertainty with two components.
   • Outperforms previous studies on NYUD-v2, BSDS500, and Multi-cue datasets.
3. Related Work
   • Deep learning has revolutionized edge detection methods.
   • Various loss functions like CE, Dice, and ranking-based losses have been explored.
4. Methodology: RANKED
   • Ranking Positives over Negatives (LRank) and Sorting Positives with Uncertainties (LSort).
   • Computing Pixel Uncertainties to address label uncertainty.
5. Experiments
   • Extensive experiments on BSDS, NYUD-v2, and Multi-cue datasets.
   • RANKED consistently outperforms SOTA models in AP.
6. Quantitative Results
   • RANKED shows superior performance in edge and boundary detection.
7. Uncertainty-aware Evaluation
   • RANKED performs better on low-uncertainty edges.
8. Ablation Analysis
   • Ranking improves results over common loss functions.
   • Certainty map computation enhances performance.
9. Qualitative Comparison
   • RANKED detects prominent edges better than SOTA models.
10. Running Time Comparisons
    • Vectorized implementations of RANKED significantly reduce training time.

الإحصائيات

Edge pixels are marked as 7% in the BSDS dataset.
RANKED outperforms previous studies on NYUD-v2, BSDS500, and Multi-cue datasets.
The uncertainty level decreases as certainty increases.

اقتباسات

"RankED tackles imbalance and uncertainty in edge detection with a unified ranking-based approach."
"RANKED consistently outperforms all SOTA models in average precision."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

RankED

by Bedrettin Ce... في arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01795.pdf

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